PadV4Grad【免费下载链接】ops-math本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-math产品支持情况产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DT×Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√Atlas 200I/500 A2 推理产品×Atlas 推理系列产品×Atlas 训练系列产品×功能说明算子功能reflection_pad1d/reflection_pad2d的反向传播。参数说明参数名输入/输出/属性描述数据类型数据格式gradOutput输入reflection_pad1d/reflection_pad2d的正向传播shape支持2~4维且维度需要与self和gradInput保持一致reflection_pad1d的反向算子对应维度为2/3维reflection_pad2d的反向算子对应维度为3/4维。FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128NDself输入shape支持2~4维且维度需要与self和gradInput保持一致shape与gradInput一致。FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128NDpadding输入padding描述了向外填充的大小长度为2或4。长度为2时表示1d左右需要填充的值padding的前两个值都需要小于self最后一维度的数值。长度为4时表示2d左右上下需要填充的值padding的前两个值都需要小于self最后一维度的数值后两个值需要小于倒数第二维的数值。INT64gradInput输出数据类型与self保持一致。FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128ND约束说明输入shape限制gradOutput、self 和 gradInput 的维度需一致支持三/四维且它们的形状需与 reflection_pad1d/reflection_pad2d 正向传播的输出形状相互一致。输入值域限制padding长度为2时padding的前两个值都需要小于self最后一维度的数值长度为4时padding的前两个值都需要小于self最后一维度的数值后两个值需要小于倒数第二维的数值。调用说明调用方式调用样例说明aclnn调用test_aclnn_reflection_pad1d_backward.cpp通过aclnnReflectionPad1dBackward接口方式调用PadV4Grad算子。【免费下载链接】ops-math本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-math创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
CANN 填充梯度算子
发布时间：2026/7/5 4:55:14
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